郭磊 -- 四川電子科技大學副教授，從事影象與訊號方面的研究。
劉雲楚 -- 曾任職於空氣動力研究與發展中心二十餘年，高效能計算領域專家。
陸陸：劉老師，您曾經在氣動中心工作了那麼多年，後來又聽說您在人工智慧方面也做過一些工作，您能簡單介紹下麼？
劉雲楚：好，我以前主要從事高效能計算方面的工作，從2023年開始，對人工智慧方面有些興趣，做了一些工作，主要還是影象處理方面的應用，如人臉識別啊，目標檢測，目標分類等等，工作很粗淺，但也挺有意思的，最近做了個軍民船分類的工作，利用了深度網路，準確率還是不錯。
陸陸：那郭老師呢？您能簡單介紹下人工智慧的發展麼？
郭磊：好，人工智慧雖然經過了60多年的發展，期間也有眾多著名科學家的參與，但是目前人工智慧領域的發展依然處在初級階段，整個人工智慧領域還有大量的關鍵技術需要攻關，總的來說，我們處於弱人工智慧階段，標誌成果就是人機對弈，影象分類，人臉識別、目標定位及檢測，無人駕駛技術等。目前發展最好的就是機器學習分支，在各種場景都得到了大量應用。
陸陸：那人工智慧和空氣動力學有可能結合麼？
劉雲楚：當然可以，國內學者已經開始這方面的工作，比如利用深度網路，加上海量的資料訓練來**翼型的氣動力。在氣動外形設計上這種方法也可能有用，氣動外形優化設計是個反問題，要在給定的約束條件下，得到最優氣動外形，其實也可以用同樣的方法，目前的難點還是在樣本上，樣本少了，結果精度會受到影響，再就是拓展到三維機翼或者全機，資料量巨大，還有很多難題待攻克。
郭磊：還有些方面也可以用，比如流場特徵的提取，比如激波、漩渦等也可以通過深度學習的方法來檢測。另外，可以對結果資料大量壓縮，同時又能保證資料的主要特徵，在大資料的視覺化方面非常有用，這個在數值風洞或者虛擬設計中都是非常有用的技術。
陸陸：那技術層面來說，這個怎麼和人工智慧聯絡起來一起去實現呢？
劉雲楚：拿氣動優化設計來說吧，需要應用cfd技術，結合風洞試驗資料，開展對飛機翼型和機翼的優化設計方法研究，建立合適的深度卷積網路，利用大量資料進行訓練，期待直接建立外形變數與氣動結果關係的模型，並應用於飛機初始設計中。
郭磊：其實本質上就是要建模，構造合適的深度神經網路，探索飛機氣動設計中大量變數之間的關聯，利用已有資料構造降解模型，加快氣動外形優化的cfd評估過程。在流場特徵抓取方面，通過訓練，構造與流場激波等特徵相適應的損失函式，準確探測流場中的激波特徵結構，加快探測過程。
陸陸：那cfd技術在這個問題上起到什麼作用呢？
劉雲楚：機器學習需要大量的資料，風洞資料代價太大，可行的途徑就是通過cfd技術結合高效能計算機大量計算，變成資料庫，再建模，這個過程也許漫長，但是必要。另外，通過cfd技術也可以檢驗機器學習的成果，不斷完善模型。
陸陸：這個應用前景如何？
郭磊：當然有前景。眾所周知，飛機設計在國防安全中占有重要的地位，四川擁有國內領先的研究所和飛機製造廠。如中航工業成都飛機設計研究所、成都132廠以及綿陽中國空氣動力研究與發展中心，也有像騰盾、縱橫這樣的民營無人機企業。目前，飛機氣動外形優化設計還採用傳統的方法，控制變數多，優化結果不夠魯棒，設計周期長，人工智慧技術可以在這個方面發揮優勢，提公升設計能力，該產業是四川省的高新優勢產業。我們準備聯合相關單位，申報課題，做相關的課題研究。
劉雲楚：我們也在做準備工作，目前建立了乙個網格庫，看能否通過機器學習方法來優化網格生成過程，提高網格生成質量，這個做出來後，對cfd技術是乙個比較大的推動。
陸陸：聽完兩位老師的細心講解，真的很期待我們的網格庫上線，謝謝。
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